Table of Contents[Kache][Montre]
Si ou se yon pwogramè Python oswa si w ap chèche yon zouti pwisan pou itilize pou prezante aprantisaj machin nan yon sistèm pwodiksyon, Scikit-learn se yon bibliyotèk ou bezwen tcheke.
Scikit-learn byen dokimante e li senp pou itilize, kit ou se nouvo nan aprantisaj machin, si ou vle kòmanse ak kouri byen vit, oswa ou vle itilize zouti rechèch ML ki pi ajou.
Li pèmèt ou konstwi yon modèl done prediksyon nan sèlman kèk liy nan kòd epi Lè sa a, sèvi ak modèl sa a adapte done ou kòm yon bibliyotèk wo nivo. Li fleksib epi li travay byen ak lòt Bibliyotèk Python tankou Matplotlib pou fè grafik, NumPy pou vektorizasyon etalaj, ak panda pou vizyalizasyon done.
Nan gid sa a, ou pral jwenn tout bagay sou sa li ye, ki jan ou ka itilize li, ansanm ak avantaj ak dezavantaj li yo.
Ki sa ki Scikit-aprann?
Scikit-learn (ki rele tou sklearn) ofri yon seri divès modèl estatistik ak aprantisaj machin. Kontrèman ak pifò modil, sklearn devlope nan Python olye ke C. Malgre ke yo te devlope nan Python, efikasite nan sklearn yo atribiye a itilizasyon li yo nan NumPy pou pèfòmans segondè aljèb lineyè ak operasyon etalaj.
Scikit-Learn te kreye kòm yon pati nan pwojè Ete nan Kòd Google a epi depi lè sa a te fè lavi dè milyon de syantis done ki santre sou Python atravè mond lan pi senp. Seksyon sa a nan seri a konsantre sou prezantasyon bibliyotèk la ak konsantre sou yon sèl eleman - transfòmasyon ansèy done, ki se yon etap enpòtan ak enpòtan yo pran anvan devlope yon modèl prediksyon.
Bibliyotèk la baze sou SciPy (Scientific Python), ki dwe enstale anvan ou ka itilize scikit-learn. Pile sa a gen atik sa yo:
- NumPy: Pake estanda etalaj n-dimansyon Python a
- SciPy: Li se yon pake fondamantal pou informatique syantifik
- Panda: Estrikti done ak analiz
- Matplotlib: Li se yon bibliyotèk pwisan 2D/3D trase
- Sympy: Matematik senbolik
- IPython: Amelyore konsole entèaktif
Aplikasyon bibliyotèk Scikit-learn
Scikit-learn se yon pake Python sous louvri ak analiz done sofistike ak karakteristik min. Li vini ak yon multitude de algoritm entegre pou ede ou jwenn pi plis nan pwojè syans done ou yo. Yo itilize bibliyotèk Scikit-learn nan fason sa yo.
1. Retou annaryè
Analiz regresyon se yon teknik estatistik pou analize ak konprann koneksyon ki genyen ant de oswa plis varyab. Metòd yo itilize pou fè analiz regresyon ede detèmine ki eleman ki enpòtan, kilès yo ka inyore, ak fason yo kominike. Teknik regresyon, pou egzanp, ka itilize pi byen konprann konpòtman an nan pri stock.
Algoritm regresyon yo enkli:
- Lineyè retou annaryè
- Regression Ridge
- Regression laso
- Regression Tree Desizyon
- Jwèt Random Forest
- Sipò pou machin vektè (SVM)
2. Klasifikasyon
Metòd Klasifikasyon an se yon apwòch Aprantisaj Sipèvize ki itilize done fòmasyon pou idantifye kategori nouvo obsèvasyon yo. Yon algorithm nan Klasifikasyon aprann de yon bay ansanm oswa obsèvasyon epi answit klase obsèvasyon adisyonèl nan youn nan anpil klas oswa gwoupman. Yo ka, pou egzanp, itilize yo klase kominikasyon imel kòm Spam oswa ou pa.
Algoritm klasifikasyon yo enkli bagay sa yo:
- Regresyon lojistik
- K-Vwazen ki pi pre
- Sipòte machin vektè
- Tree Desizyon
- Jwèt Random Forest
3. Clustering
Yo itilize algorithm clustering nan Scikit-learn pou fè aranjman otomatik done ki gen pwopriyete menm jan an nan seri. Clustering se pwosesis pou gwoupe yon seri atik pou moun ki nan menm gwoup la pi sanble ak sa ki nan lòt gwoup yo. Done kliyan yo, pou egzanp, ka separe dapre kote yo.
Algoritm clustering yo enkli bagay sa yo:
- DB-ESKAN
- K-Vle di
- Mini-pakèt K-Vle di
- Spectral Clustering
4. Seleksyon modèl
Algoritm seleksyon modèl yo bay metòd pou konpare, valide, ak chwazi paramèt ak modèl pi bon pou itilize nan inisyativ syans done yo. Bay done, seleksyon modèl se pwoblèm nan chwazi yon modèl estatistik nan yon gwoup modèl kandida. Nan sikonstans ki pi fondamantal yo, yo pran an konsiderasyon yon koleksyon done ki deja egziste. Sepandan, travay la ka gen ladan tou konsepsyon eksperyans yo pou done yo akeri yo byen adapte ak pwoblèm nan seleksyon modèl.
Modil seleksyon modèl ki ka amelyore presizyon pa ajiste paramèt yo enkli:
- Validasyon kwa
- Rechèch kadriyaj
- Mesures
5. Rediksyon dimansyon
Transfè done ki sòti nan yon espas ki gen gwo dimansyon nan yon espas ki ba dimansyon pou reprezantasyon ki ba dimansyon konsève kèk aspè enpòtan nan done orijinal yo, depreferans tou pre dimansyon nannan li yo, yo konnen kòm rediksyon dimansyon. Kantite varyab o aza pou analiz redwi lè dimansyon yo redwi. Done ki pa lwen, pou egzanp, pa ka konsidere pou amelyore efikasite vizyalizasyon yo.
Algorithm Rediksyon dimansyon gen ladan bagay sa yo:
- Seleksyon karakteristik
- Analiz eleman prensipal (PCA)
Enstale Scikit-learn
NumPy, SciPy, Matplotlib, IPython, Sympy, ak panda yo oblije enstale anvan w sèvi ak Scikit-learn. Ann enstale yo lè l sèvi avèk pip soti nan konsole a (travay sèlman pou Windows).
Ann enstale Scikit-learn kounye a ke nou te enstale bibliyotèk ki nesesè yo.
karakteristik
Scikit-learn, pafwa ke yo rekonèt kòm sklearn, se yon zouti Python pou mete ann aplikasyon modèl aprantisaj machin ak modèl estatistik. Nou ka sèvi ak li pou kreye plizyè modèl aprantisaj machin pou regresyon, klasifikasyon, ak gwoupman, ansanm ak zouti estatistik pou evalye modèl sa yo. Li gen ladan tou rediksyon dimansyon, seleksyon karakteristik, ekstraksyon karakteristik, apwòch ansanbl, ak done entegre. Nou pral envestige chak nan kalite sa yo youn nan yon tan.
1. Enpòte Datasets
Scikit-learn gen ladann yon kantite seri done pre-bati, tankou dataset iris, dataset pri kay, dataset Titanic, ak sou sa. Avantaj kle yo nan ansanm done sa yo se ke yo fasil pou atrab epi yo ka itilize yo imedyatman devlope modèl ML. Ansanm done sa yo apwopriye pou inisyasyon. Menm jan an tou, ou ka itilize sklearn pou enpòte done adisyonèl. Menm jan an tou, ou ka itilize li pou enpòte done adisyonèl.
2. Divize Dataset pou Fòmasyon ak Tès
Sklearn enkli kapasite pou divize seri done a an segman fòmasyon ak tès. Divize seri done a obligatwa pou yon evalyasyon san patipri nan pèfòmans prediksyon. Nou ka presize konbyen nan done nou yo ta dwe enkli nan seri done tren yo ak tès yo. Nou divize seri done a lè l sèvi avèk fann tès tren an konsa ke seri a tren genyen 80% nan done yo ak seri tès la gen 20%. Done yo ka divize jan sa a:
3. Regression lineyè
Lineary Regression se yon teknik aprantisaj machin ki baze sou sipèvize. Li fè yon travay regresion. Dapre varyab endepandan, regresyon modèl yon valè prediksyon objektif. Li se sitou itilize detèmine lyen ki genyen ant varyab ak predi. Diferan modèl regresyon diferan an tèm de kalite koneksyon yo evalye ant varyab depandan ak endepandan, osi byen ke kantite varyab endepandan itilize. Nou ka tou senpleman kreye modèl Regression Lineyè a lè l sèvi avèk sklearn jan sa a:
4. Regression lojistik
Yon apwòch kategorikasyon komen se regresion lojistik. Li nan menm fanmi ak polinòm ak regression lineyè epi li fè pati fanmi klasifikasyon lineyè a. Konklizyon yo nan regresyon lojistik yo senp pou konprann epi yo rapid pou kalkile. Menm jan ak regresyon lineyè, regresion lojistik se yon teknik regresion sipèvize. Varyab pwodiksyon an se kategorik, kidonk se sèlman diferans lan. Li ka detèmine si wi ou non yon pasyan gen yon maladi kadyak.
Plizyè pwoblèm klasifikasyon, tankou deteksyon spam, ka rezoud lè l sèvi avèk regresyon lojistik. Previzyon dyabèt, detèmine si yon konsomatè pral achte yon pwodwi espesifik oswa chanje nan yon rival li, detèmine si yon itilizatè pral klike sou yon lyen maketing espesifik, ak anpil senaryo plis se jis kèk egzanp.
5. Pyebwa Desizyon
Teknik klasifikasyon ak prediksyon ki pi pwisan ak lajman itilize se pye bwa desizyon an. Yon pye bwa desizyon se yon estrikti pyebwa ki sanble ak yon organigram, ak chak ne entèn ki reprezante yon tès sou yon atribi, chak branch ki reprezante konklizyon tès la, ak chak ne fèy (nœud tèminal) ki kenbe yon etikèt klas.
Lè varyab depandan yo pa gen yon relasyon lineyè ak varyab endepandan yo, sa vle di lè regresyon lineyè pa pwodui rezilta kòrèk, pyebwa desizyon yo benefisye. Objè DecisionTreeRegression() a ka itilize menm jan an pou itilize yon pyebwa desizyon pou regresyon.
6. Forest o aza
Yon forè o aza se yon aprantisaj machin apwòch pou rezoud pwoblèm regresyon ak klasifikasyon. Li sèvi ak aprantisaj ansanbl, ki se yon teknik ki konbine plizyè klasifikasyon pou rezoud pwoblèm konplike. Yon metòd forè o aza konpoze de yon gwo kantite pye bwa desizyon. Li ka itilize pou kategorize aplikasyon pou prè, detekte konpòtman fwod, ak antisipe epidemi maladi.
7. Matris konfizyon
Yon matris konfizyon se yon tablo ki itilize pou dekri pèfòmans modèl klasifikasyon. Yo itilize kat mo sa yo pou egzamine matris konfizyon an:
- Vrè Pozitif: Sa vle di ke modèl la te pwojte yon rezilta favorab e li te kòrèk.
- Vrè Negatif: Sa vle di ke modèl la te pwojte yon move rezilta e li te kòrèk.
- Fo Pozitif: Sa vle di ke modèl la te espere yon rezilta favorab men li te reyèlman yon rezilta negatif.
- Fo Negatif: Sa vle di ke modèl la te espere yon rezilta negatif, pandan ke rezilta a te reyèlman pozitif.
Enplemantasyon matris konfizyon:
Pou
- Li senp pou itilize.
- Pake Scikit-learn la trè adaptab ak itil, li sèvi ak objektif reyèl la tankou prediksyon konpòtman konsomatè yo, devlopman neroimaj, elatriye.
- Itilizatè ki vle konekte algoritm yo ak platfòm yo ap jwenn dokiman API detaye sou sit entènèt Scikit-learn la.
- Anpil otè, kolaboratè, ak yon gwo kominote sou entènèt atravè lemond sipòte epi kenbe Scikit-learn ajou.
Kont
- Se pa opsyon ideyal la pou etid apwofondi.
konklizyon
Scikit-learn se yon pake enpòtan pou chak syantis done yo gen yon konpreyansyon solid ak kèk eksperyans avèk yo. Gid sa a ta dwe ede w ak manipilasyon done lè l sèvi avèk sklearn. Gen anpil plis kapasite nan Scikit-learn ke w ap dekouvri pandan w ap pwogrese nan avanti syans done ou a. Pataje panse ou nan kòmantè yo.
Kite yon Reply